Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-06-08T13:15:08Z No. of bitstreams: 1 dantedonizetipereira.pdf: 460175 bytes, checksum: 092f58c5d71aa77ff03d0ae0604294a1 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-06-26T18:10:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dantedonizetipereira.pdf: 460175 bytes, checksum: 092f58c5d71aa77ff03d0ae0604294a1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-26T18:10:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dantedonizetipereira.pdf: 460175 bytes, checksum: 092f58c5d71aa77ff03d0ae0604294a1 (MD5) Previous issue date: 2013-07-18 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nesta tese exploramos diferentes aspectos de teorias clássicas e quânticas de campos. Na parte clássica, examinamos o fenômeno da birrefringência eletro-magneto-óptica em ele-trodinâmica não-linear no contexto de meios materiais dielétricos não-lineares como uma correção efetiva à teoria linear maxwelliana do eletromagnetismo. Na parte quântica, seguindo o método do heat kernel em teoria quântica de campos sobre espaços curvos, derivamos e estudamos a estrutura das divergências a 1-loop para a ação efetiva de diferentes modelos. Em particular, no ramo do modelo de Yukawa, exibimos duas novas formas de ambiguidades as quais tomam lugar na ação efetiva de campos fermiônicos através do fenômeno da anomalia multiplicativa não-local. Além disso, analisamos a estrutura das divergências ultravioletas a 1-loop para um modelo recentemente proposto de gravitação massiva livre de fantasmas, e mostramos que esse modelo encontra sérias dificuldades no nível quântico. / In this thesis we explore different aspects in classical and quantum field theories. In the classical part, we examine the phenomenon of electro-magneto-optical birefringence in nonlinear electrodynamics in the context of nonlinear dielectric media as an effective correction to the linear Maxwellian theory of electromagnetism. In the quantum part, following the heat kernel method in quantum field theory on curved spaces, we derive and study the structure of the 1-loop divergences for the effective action of different models. In particular, through the Yukawa model, we show two new forms of ambiguities which take place in the effective action of fermionic fields through the phenomenon of nonlocal multiplicative anomaly. Moreover, we analyzed the structure of ultraviolet divergences at 1-loop for a recently proposed ghost-free massive gravity model, and we show that this model meets serious difficulties at the quantum level.

Fundamental concepts of gravimetric geoid determination with the objective to didatic methodology. It s described that the study of the real Earth have a large number of variable, what becomes impracticable the problem solution. It is studied then, the behavior of the real Earth by means of the parameter determinations of the normal Earth. Ellipsoid of revolution is used as surface mathematically defined and it represents better the real Earth. The geoid determination consists of the determination of the geoidal undulation N and the deflection of the vertical θ , that is decomposed in the meridian component ξ (also called north-south component) and in the component prime vertical η (also called east-west component). The geoid undulation is given by the Stokes integral in function of the gravity anomalies and as the deflection of the vertical components are determined by the Vening-Meinesz s formulas. It is deduced the Legendre s polynomials, that are functions for the solution of the Stokes integral. It is described the potential theory of the gravity. It is showed that the horizontal geodesic networks (reference points with latitude and longitude geodetic coordinates) and the vertical geodetic networks (reference points with heights) require, in its models, quantities from the geoid determination / Fundamentos conceituais da determinação do geóide pelo método gravimétrico com o objetivo de ordenação didática. Mostra-se que o estudo da Terra real possui um grande número de variáveis, o que torna a solução do problema inviável. Estuda-se então, o comportamento da Terra real por meio da determinação de parâmetros da Terra normal. Utiliza-se o elipsóide de revolução que é a superfície matematicamente definida e que melhor representa a Terra real. Mostra-se que a determinação do geóide consiste na determinação da ondulação geoidal N e a deflexão da vertical θ , decomposta na componente meridiana ξ (também denominada componente norte-sul) e na componente 1º vertical η (também denominada componente leste-oeste). Expõem como a ondulação do geóide é obtida pela integral de Stokes em função das anomalias da gravidade e como as componentes do desvio da vertical são determinadas pelas fórmulas de Vening- Meinesz. Deduz-se os polinômios de Legendre que são funções para a solução da integral de Stokes. Pormenoriza-se os fundamentos do potencial da gravidade. Mostra-se que as redes geodésicas horizontais (conjunto de pontos com coordenadas curvilíneas geodésicas latitude e longitude) e as redes geodésicas verticais (conjunto de pontos com altitudes) requerem, em seus modelos, grandezas que provêm da determinação do geóide

[pt] Dirigir é uma tarefa diária que permite uma locomoção mais rápida e mais confortável, no entanto, mais da metade dos acidentes fatais estão relacionados à imprudência. Manobras imprudentes podem ser detectadas com boa precisão, analisando dados relativos à interação motorista-veículo, por exemplo, curvas, aceleração e desaceleração abruptas. Embora existam algoritmos para detecção online de anomalias, estes normalmente são projetados para serem executados em computadores com grande poder computacional. Além disso, geralmente visam escala através da computação paralela, computação em grid ou computação em nuvem. Esta tese apresenta uma abordagem baseada em complex event processing para a detecção online de anomalias e classificação do comportamento de condução. Além disso, objetivamos identificar se dispositivos móveis com poder computacional limitado, como os smartphones, podem ser usados para uma detecção online do comportamento de condução. Para isso, modelamos e avaliamos três algoritmos de detecção online de anomalia no paradigma de processamento de fluxos de dados, que recebem os dados dos sensores do smartphone e dos sensores à bordo do veículo como entrada. As vantagens que o processamento de fluxos de dados proporciona reside no fato de que este reduz a quantidade de dados transmitidos do dispositivo móvel para servidores/nuvem, bem como se reduz o consumo de energia/bateria devido à transmissão de dados dos sensores e possibilidade de operação mesmo se o dispositivo móvel estiver desconectado. Para classificar os motoristas, um mecanismo estatístico utilizado na mineração de documentos que avalia a importância de uma palavra em uma coleção de documentos, denominada frequência de documento inversa, foi adaptado para identificar a importância de uma anomalia em um fluxo de dados, e avaliar quantitativamente o grau de prudência ou imprudência das manobras dos motoristas. Finalmente, uma avaliação da abordagem (usando o algoritmo que obteve melhor resultado na primeira etapa) foi realizada através de um estudo de caso do comportamento de condução de 25 motoristas em cenário real. Os resultados mostram uma acurácia de classificação de 84 por cento e um tempo médio de processamento de 100 milissegundos. / [en] Driving is a daily task that allows individuals to travel faster and more comfortably, however, more than half of fatal crashes are related to recklessness driving behaviors. Reckless maneuvers can be detected with accuracy by analyzing data related to driver-vehicle interactions, abrupt turns, acceleration, and deceleration, for instance. Although there are algorithms for online anomaly detection, they are usually designed to run on computers with high computational power. In addition, they typically target scale through parallel computing, grid computing, or cloud computing. This thesis presents an online anomaly detection approach based on complex event processing to enable driving behavior classification. In addition, we investigate if mobile devices with limited computational power, such as smartphones, can be used for online detection of driving behavior. To do so, we first model and evaluate three online anomaly detection algorithms in the data stream processing paradigm, which receive data from the smartphone and the in-vehicle embedded sensors as input. The advantages that stream processing provides lies in the fact that reduce the amount of data transmitted from the mobile device to servers/the cloud, as well as reduce the energy/battery usage due to transmission of sensor data and possibility to operate even if the mobile device is disconnected. To classify the drivers, a statistical mechanism used in document mining that evaluates the importance of a word in a collection of documents, called inverse document frequency, has been adapted to identify the importance of an anomaly in a data stream, and then quantitatively evaluate how cautious or reckless drivers maneuvers are. Finally, an evaluation of the approach (using the algorithm that achieved better result in the first step) was carried out through a case study of the 25 drivers driving behavior. The results show an accuracy of 84 percent and an average processing time of 100 milliseconds.

[pt] Em ambientes aquáticos, o uso tradicional de mergulhadores ou veiculos subaquáticos tripulados foi substituído por veículos subaquáticos não tripulados (como ROVs ou AUVs). Com vantagens em termos de redução de riscos de segurança, como exposição à pressão, temperatura ou falta de ar. Além disso, conseguem acessar áreas de extrema profundidade que até então não eram possiveis para o ser humano. Esses veiculos não tripulados são amplamente utilizados para inspeções como as necessárias para o descomissionamento de plataformas de petróleo Neste tipo de fiscalização é necessário analisar as condições do solo, da tu- bulação e, principalmente, se foi criado um ecossistema próximo à tubulação. Grande parte dos trabalhos realizados para a automação desses veículos utilizam diferentes tipos de sensores e GPS para realizar a percepção do ambiente. Devido à complexidade do ambiente de navegação, diferentes algoritmos de controle e automação têm sido testados nesta área, O interesse deste trabalho é fazer com que o autômato tome decisões através da análise de eventos visuais. Este método de pesquisa traz a vantagem de redução de custos para o projeto, visto que as câmeras possuem um preço inferior em relação aos sensores ou dispositivos GPS. A tarefa de inspeção autônoma tem vários desafios: detectar os eventos, processar as imagens e tomar a decisão de alterar a rota em tempo real. É uma tarefa altamente complexa e precisa de vários algoritmos trabalhando juntos para ter um bom desempenho. A inteligência artificial apresenta diversos algoritmos para automatizar, como os baseados em aprendizagem por reforço entre outros na área de detecção e classificação de imagens Esta tese de doutorado consiste em um estudo para criação de um sistema avançado de inspeção autônoma. Este sistema é capaz de realizar inspeções apenas analisando imagens da câmera AUV, usando aprendizagem de reforço profundo profundo para otimizar o planejamento do ponto de vista e técnicas de detecção de novidades. Contudo, este quadro pode ser adaptado a muitas outras tarefas de inspecção. Neste estudo foram utilizados ambientes realistas complexos, nos quais o agente tem o desafio de chegar da melhor forma possível ao objeto de interesse para que possa classificar o objeto. Vale ressaltar, entretanto, que os ambientes de simulação utilizados neste contexto apresentam certo grau de simplicidade carecendo de recursos como correntes marítimas on dinâmica de colisão em seus cenários simulados Ao final deste projeto, o Visual Inspection of Pipelines (VIP) framework foi desenvolvido e testado, apresentando excelentes resultados e ilustrando a viabilidade de redução do tempo de inspeção através da otimização do planejamento do ponto de vista. Esse tipo de abordagem, além de agregar conhecimento ao robô autônomo, faz com que as inspeções subaquáticas exijam pouca presença de ser humano (human-in-the-loop), justificando o uso das técnicas empregadas. / [en] In aquatic environments, the traditional use of divers or manned underwater vehicles has been replaced by unmanned underwater vehicles (such as ROVs or AUVs). With advantages in terms of reducing safety risks, such as exposure to pressure, temperature or shortness of breath. In addition, they are able to access areas of extreme depth that were not possible for humans until then. These unmanned vehicles are widely used for inspections, such as those required for the decommissioning of oil platforms. In this type of inspection, it is necessary to analyze the conditions of the soil, the pipeline and, especially, if an ecosystem was created close to the pipeline. Most of the works carried out for the automation of these vehicles use different types of sensors and GPS to perform the perception of the environment. Due to the complexity of the navigation environment, different control and automation algorithms have been tested in this area. The interest of this work is to make the automaton take decisions through the analysis of visual events. This research method provides the advantage of cost reduction for the project, given that cameras have a lower price compared to sensors or GPS devices. The autonomous inspection task has several challenges: detecting the events, processing the images and making the decision to change the route in real time. It is a highly complex task and needs multiple algorithms working together to perform well. Artificial intelligence presents many algorithms to automate, such as those based on reinforcement learning, among others in the area of image detection and classification. This doctoral thesis consists of a study to create an advanced autonomous inspection system. This system is capable of performing inspections only by analyzing images from the AUV camera, using deep reinforcement learning, and novelty detection techniques. However, this framework can be adapted to many other inspection tasks. In this study, complex realistic environments were used, in which the agent has the challenge of reaching the object of interest in the best possible way so that it can classify the object. It is noteworthy, however, that the simulation environments utilized in this context exhibit a certain degree of simplicity, lacking features like marine currents or collision dynamics in their simulated scenarios. At the conclusion of this project, a Visual Inspection of Pipelines (VIP) framework was developed and tested, showcasing excellent results and illustrating the feasibility of reducing inspection time through the optimization of viewpoint planning. This type of approach, in addition to adding knowledge to the autonomous robot, means that underwater inspections require little pres- ence of a human being (human-in-the-loop), justifying the use of the techniques employed.